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在上周五的小米2015秋季发布会上,雷总给我们带了“全新”的MIUI 7系统,除了UI的优化以及少量功能(如宝宝相册、漫游)的增加外,MIUI 7最“实质”的改进可能是“比MIUI 6续航延长25%”,咋一听觉得有点不可思议,这MIUI 6的优化是不是太烂了,不然也不可能续航会有这么大力度的进步。
ELLA是一种轻量级方法,可将现有的基于CLIP的扩散模型配备强大的LLM。ELLA提高了模型的提示跟随能力,使文本到图像模型能够理解长文本。ELLA的产品特色通过LLM增强扩散模型的文本对齐能力无需训练U-Net和LLM即可提高模型的提示跟随能力设计了时间感知语义连接器,提取LLM中的时间步相关条件提供了DensePromptGraphBenchmark基准测试,评估文本对图像模型的密集提示跟随能力能够与社区模型和下游工具无缝整合,提高其文本-图像对齐能力为了获取更多关于ELLA的信息和体验该工具,请访问ELLA官网。
腾讯研发团队于3月8日在预印本平台arXiv发布了一项重要成果,推出了名为ELLA的大型语言模型适配器。这一适配器的推出标志着在扩散模型中配备大语言模型的新里程碑,为模型提供了增强的语义对齐能力。这一创新的推出将为语言模型领域带来新的发展机遇,为模型的语义理解和应用提供了更为有效的解决方案。
在人工智能软件领域,系统并不总是按照其开发者的意愿行动,这一潜在危险已经引起了一些科技巨头的关注。微软与前谷歌CEO埃里克·施密特联手支持了一家名为SynthLabs的初创公司,致力于解决这一对齐问题。”SynthLabs的出现使得更多公司能够以透明和协作的方式确保其人工智能系统按照其预期行动,这在当前人工智能发展的背景下显得尤为重要。
一位网友根据Karpathy曾经构想过的一个AGI智能体构架,创建了一个开源的智能体,命名为Samantha。借助GPT-4V的能力,她可以做到:-动态交流:Samantha可以根据上下文和想法的影响随时说话。但这些想法对于一个资金非常有限的人来说是不可能实现的。
随着人工智能技术的发展,以GPT-4为代表的大语言模型依靠其强大的能力正在对社会产生深远的影响。大模型本身的安全性问题也变得尤为重要。也公开了收集的所有法律准则与道德准则,以及5个测试基准中所使用的所有数据。
PALP是一种用于文本到图像生成的个性化方法。该方法通过使用得分采样来保持模型与目标提示的对齐,从提高文本对齐度,并能够生成复杂和精细的图像。通过这种方式,PALP可以根据不同的主题生成对应的图像。
OneLLM是一种多模态对齐的统一框架,它使用通用编码器和统一的投影模块与LLM对齐多模态输入。OneLLM还通过使用modalitytokens实现了在不同模态之间的切换。OneLLM在视频-文本、音频-视频-文本、音频-文本等任务中优于现有方法,表现出了较强的零样本能力。
谷歌AI研究团队与加州大学圣迭戈分校的研究人员合作,提出了一种名为PixelLLM的智能模型,旨在解决大型语言模型在细粒度定位和视觉-语言对齐方面的挑战。这一模型的提出受到了人类自然行为的启发,尤其是婴儿描述其视觉环境的方式,包括手势、指向和命名。这一研究成果标志着在大型语言模型领域取得的一项重要进展,为实现更精确的视觉-语言对齐和定位打开了新的�
12月15日,OpenAI在官网公布了最新研究论文和开源项目——如何用小模型监督大模型,实现更好的新型对齐方法。大模型的主流对齐方法是RLHF。研究人员在NLP等测试任务中进行了实验,结果显示,使用GPT-2作为监督来微调GPT-4模型,并在上述增强功能的帮助下,性能差距仅有20%左右,达到了GPT-3和GPT-3.5之间的能力。
人类无法监督超级人工智能,但人工智能可以。以「预测下一个Token」为本质的大模型已经横扫人类世界的多项任务,展现了人工智能的巨大潜力。图9a考虑了7个有代表性的NLP任务,并比较了微调、零样本提示和5-shot提示;对于零样本和5-shot基线,本文使用表2中总结的特定于任务的提示。
智谱AI发布了专为中文大语言模型生的对齐评测基准AlignBench,这是目前第一个针对中文大模型的评测基准,能够在多维度上细致评测模型和人类意图的对齐水平。AlignBench的数据集来自于真实的使用场景,经过初步构造、敏感性筛查、参考答案生成和难度筛选等步骤,确保具有真实性和挑战性。通过登录AlignBench网站,提交结果可以使用CritiqueLLM作为评分模型进行评测,大约5分钟即可得到评测结果。
近期研究发现,对大语言模型进行微调对性能有关键影响,但一项新研究表明,免微调的对齐方法也能有效提升LLM性能。针对大语言模型微调的传统方法,研究者发现对齐调优主要学习语言风格基础LLM已经具备回答用户查询所需的知识。这一研究为工程师提供了新的思路,可能减少对LLM进行微调的需求,为构建更高效的AI助手打开了新的可能性。
最近,来自北京大学等机构研究者提出了一种全新视觉语言大模型——Video-LLaVA,使得LLM能够同时接收图片和视频为输入。Video-LlaVA在下游任务中取得了卓越的性能,并在图片、视频的13个基准上达到先进的性能。这些结果证明了联合图片和视频一起训练能够促进LLM理解视觉表示。
北大腾讯等提出了多模态对齐框架LanguageBind,这一新框架在多个榜单中获得卓越表现。在现代社会,信息传递和交流不再局限于单一模态是多模态的。对于多模态对齐框架LanguageBind的提出,有望为多模态学习领域带来重要的进展和突破。
iPhone15系列新机,即使作为全球领先的智能手机制造商,仍然无法避免出现产品问题。一些iPhone15Pro用户反映,手机显示屏与边框之间存在对齐差一些用户还发现油性的手指导致钛合金边框变色。根据有关清洁iPhone的官方支持文档,用户可以使用微湿、无毛絮的布擦拭iPhone来恢复其原来的颜色。
大型预训练语言模型,如GPT-3,具有出色的能力,可以理解和回答人类提出的问题,协助编码工作等。它们常常生成与人类偏好不同的结果。这是通过允许LLM评估和改进其自身输出来实现的,最终产生更协调和安全的AI生成响应。
大型语言模型在生成流畅文本和解决各种语言任务上展现出惊人的能力。这些模型并不总是与人类的偏好和价值观相一致,如果不加以适当指导,可能会生成有害或不合需求的内容。ReST只需要能够从模型中采样并对其要实现的样本进行评分。
CipherChat是一个AI框架,旨在系统地研究将安全对齐方法应用于非自然语言的可行性。CipherChat通过密码提示、系统角色分配和简洁的加密演示,使人类与LLM进行交互,全面检查LLM对密码的理解、参与对话的能力以及对不恰当内容的敏感度。请注意:本产品仅供研究使用,严禁滥用。
以ChatGPT和GPT-4为代表的大语言模型发展迅速,紧随其后,Meta开源的LLaMa、Llama2系列模型在AI界也引起的了不小的轰动。但随之来的是争议不断,有人认为LLM存在一些不可控的风险,给人类生存构成一些潜在威胁。与基础模型相比,本文微调模型提高了零样本准确率,但在5个样本上下文示例中表现不佳。
如果你只需要训练一个线性层,就能拿将纯视觉模型转变为具备语言理解能力的视觉语言模型,结果会怎样?有研究人员想到了这个办法。研究人员通过使用没有文本监督训练的现成视觉编码器来将文本映射到概念向量,以便直接比较单词和图像的表示。他们的简单方法在92%的测试中都取得了成功。
让模型和人类价值观对齐的难题,已经困扰到了业界最顶尖的大佬。怎么破?国内10多个领域的资深专家学者,竟给AI喂了100瓶毒药!如何让AI和人类的价值观对齐?这个问题,曾经难倒了业界的一众大佬。AI不仅要一视同仁要服务于人。
人工智能的发展引起了人们对于价值观对齐的关注。为了解决AI和人类价值观不一致的问题,天猫精灵和通义大模型联合团队联合一些专家和机构,共同发起了这样一个开源大模型治理项目——「给AI的100瓶毒药」。这项研究对于解决AI的人类价值观问题提供了重要的参考和思路。
如何确保越发强大和通用的人工智能系统安全可控,符合人类意图和价值观?这一问题可能是本世纪人类社会面临的最紧迫和最有意义的科学挑战之一。OpenAI联合创始人SamAltman与北京智源人工智能研究院理事长张宏江就此展开对话。
对齐or不对齐,Thatisaquestion.我们知道,大多数模型都具有某种嵌入式对齐方式。也许在性能与模型审查之间进行的权衡将成为一个有趣的研究领域。也许在性能与模型审查之间进行的权衡将成为一个有趣的研究领域。
消息源+@URedditor+近日分享了最新的推文,揭示了苹果公司即将推出的+iPhone+16+和+iPhone+16+Plus+两款机型后置摄像头将恢复到+iPhone+12+纵向排列的设计不是像+iPhone+13、iPhone+14+和预计今年推出的+iPhone+15+那样采用对角线排列。苹果公司表示,这种重新设计的后置摄像头布局和纵向摆放镜头实现了更先进的双摄像头系统。若消息属实,这也意味着苹果公司在不断探索新技术的同时,一直在聆听用户的声音并从中提炼出更加精准的需求,力求做到更好。
上周四,Google、微软、OpenAI+几家公司的+CEO+受邀去白宫,共论关于人工智能发展的一些重要问题。让人有些想不通的是,深耕+AI+多年的+Meta+公司却没有在受邀之列。OpenAI+和+Google+两家在+AI+大模型上你追我赶的竞争中,谁能笑到最后,也未必就不会是+Meta,我们也将拭目以待。
Meta带着开源的模型再次登场据外媒报道,上周四,Google、微软、OpenAI+++几家公司的+CEO+受邀去白宫,共论关于人工智能发展的一些重要问题。让人有些想不通的是,深耕+AI+多年的+Meta+公司却没有在受邀之列。OpenAI+和+Google+两家在+AI+大模型上你追我赶的竞争中,谁能笑到最后,也未必就不会是+Meta,我们也将拭目以待。
自从Win11发布以来,关于它的各种吐槽就没有停下,现在,终于连Windows的开发人员也忍不住了...首先,在右侧的Bing壁纸广告上,不仅三段文本字号字重不一,没有对其,甚至连边框也极其混乱,左侧是圆角,右侧又是直角,左下角甚至歪歪扭扭的...JensenHarris认为,之所以Win11会出现这样的设计问题,是因为微软现在更注重技术而非设计,这导致UI设计在内部优先级降低,难以对细节进行打磨......